特征選擇（節點划分） 一般而言，隨着划分過程不斷進行，我們希望決策樹的分支結點所包含的樣本盡可能屬於同一類別，即結點的“純度”(purity)越來越高。 符號聲明 假設當前樣本集合\(D\)中第\(k\)類樣本所占的比例為\(p_k\:(k=1,2,...,|\mathcal ...

html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } b ...

決策樹 (Decision Tree) 是一種有監督學習方法，通過特征和標簽構造一棵決策樹，學習特征之間的規則，以解決分類和回歸問題。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出分支，直到到達葉子節點，將葉子節點存放的類別作為決策結果。 決策樹 ...

注：學習的網易雲課堂的Python數據分析(機器學習)經典案例，每個案例會教你數據預處理、畫圖和模型優化。比有些簡單調個包跑一下的課程負責任的多。 ...

特征離散化處理 問題抽象假設訓練樣本集合D中有n個樣本，考察對連續屬性a的最佳分段點/划分點。若屬性a在這n個樣本中有m個不同的取值(m<=n)，對這m個值兩兩之間取中點，可獲得m-1個中點作為候選划分點。 選擇過程接下來的選擇最佳划分點過程和離散屬性的虛選擇過程類似，以基尼系數 ...

sklearn模塊提供了決策樹的解決方案，不用自己去造輪子了（不會造，感覺略復雜）： 下面是筆記： Sklearn.tree參數介紹及使用建議 參數介紹及使用建議官網： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...

前言 這是百度的周末AI課程的第三講。主要講的是如何進行特征選擇，分成兩部分的內容，第一部分是特征選擇的理論，第二部分是代碼。 理論部分：一個典型的機器學習任務是通過樣本的特征來預測樣本所對應的值。特征過多會導致模型過於復雜，從而導致過擬合；而特征過少則會導致模型過於簡單，從而導致欠擬合 ...

毫無疑問，解決一個問題最重要的是恰當選取特征、甚至創造特征的能力，這叫做特征選取和特征工程。對於特征選取工作，我個人認為分為兩個方面： 1）利用python中已有的算法進行特征選取。 2）人為分析各個變量特征與目標值之間的關系，包括利用圖表等比較直觀的手段方法，剔除無意義或者說不重要 ...